Содержимое раздела
В данном разделе будут рассмотрены основные методы анализа текста и машинного обучения, используемые для обработки естественного языка. Будет представлен обзор техник токенизации, стемминга, лемматизации и POS-теггинга, а также методов векторного представления слов (word embeddings). Рассматриваются алгоритмы классификации текста, такие как наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов (SVM) и нейронные сети. Будет описан процесс построения и обучения моделей машинного обучения для выявления ключевых тем и эмоций в тексте описания сна. Особое внимание будет уделено анализу и оценке эффективности различных методов и алгоритмов.